クイズ：ハルシネーション低減と contextual grounding（D3 タスク 3.1.3）
クイズ1
社内規程に関する質問へ回答する RAG チャットが、規程に書かれていない内容をもっともらしく生成してしまいます。ハルシネーション低減の第一手として最も適切なのはどれですか。
クイズ2
RAG で出典を渡しているのに、モデルが出典に書かれていない主張を回答に混ぜることがあります。出典に裏付けられない回答を自動でブロックしたいとき、最も適切な AWS の機能はどれですか。
クイズ3
Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon Kendra の役割について、最も正確な説明はどれですか。
クイズ4
請求書から金額や日付を構造化データとして取り出す処理で、モデルがキー名を勝手に変えたり必須項目を欠落させたりするのを防ぎたい要件があります。最も確実な対策はどれですか。
クイズ5
ハルシネーション低減策を多層で設計するとき、各レイヤーの責務の組み合わせとして最も正確なのはどれですか。
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